Thư Viện Số
Trường Cao Đẳng Nghề Sóc Trăng
  • Trang chủ SVC
    • Giới thiệu
    • Tuyển sinh
    • Chương trình đào tạo
  • Thư viện số
  • Giáo trình số
    • Giáo trình học phần
    • Audio Book
  • Bài giảng số
    • Video bài giảng
    • Slide bài giảng
    • Podcast
    • Webinar – Seminar
  • Ngân hàng đề
    • Flashcard kiến thức
    • Đề cương ôn tập
    • Trắc nghiệm học phần
    • Ngân hàng câu hỏi
    • Đề thi học phần
  • Luận văn
    • Khóa luận tốt nghiệp
    • Đồ án tốt nghiệp
    • Báo cáo thực tập
  • Mô phỏng
    • Thí nghiệm ảo
    • Mô phỏng kỹ thuật
    • Mô phỏng công nghệ
    • Case study tương tác
  • Chuyên ngành
    • Quản trị mạng máy tính
    • Kỹ thuật sửa chữa, lắp ráp máy tính
    • Kỹ thuật xây dựng
    • Cắt gọt kim loại
    • Công nghệ ô tô
    • Điện công nghiệp
    • Điện tử công nghiệp
    • Bảo vệ thực vật
    • Chế biến và bảo quản thủy sản
    • Chế biến thực phẩm
    • Nuôi trồng thủy sản nước mặn, nước lợ
    • Kỹ thuật máy lạnh và điều hòa không khí
    • Thú y
  • Kỹ năng
    • Kỹ năng học tập
    • Kỹ năng nghiên cứu
    • Kỹ năng thuyết trình
    • Kỹ năng số
    • Kỹ năng nghề nghiệp
    • Kỹ năng xin việc
    • Khởi nghiệp
  • Kiểm định
    • Văn bản kiểm định
    • Tiêu chuẩn kiểm định
    • Quy trình kiểm định
    • Minh chứng kiểm định
  • Tin tức
    • Giới thiệu
    • Nội quy thư viện
    • Hoạt động thư viện
    • Dịch vụ thư viện
  • Trang chủ SVC
  • Thư viện số
  • Giáo trình số
  • Bài giảng số
  • Ngân hàng đề
  • Luận văn
  • Mô phỏng
  • Chuyên ngành
  • Kỹ năng
  • Kiểm định
  • Tin tức
  • Thêm

Kết quả tìm kiếm:

Tài liệu Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu
Tác giả:

Tài liệu Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu trình bày các nội dung chính sau: Khái niệm cơ bản, bài toán (phân loại, hồi quy), quy trình xây dựng hệ thống, tiền xử lý dữ liệu.

Giáo trình Khai phá dữ liệu
Tác giả:

Ghi chú: Tài liệu toàn văn liên hệ theo địa chỉ

Trung tâm Thông tin Thư viện và Học liệu Trường Đại học Khoa Học - Đại Học Huế

Địa chỉ: 77 Nguyễn Huệ, Phường Thuận Hoá, Thành phố Huế

Email: thuviendhkh@husc.edu.vn

Điện thoại: 02343. 822440 - 02343. 832447

Nguồn tài liệu: Trường Đại Học Khoa Học - Đại Học Huế ›

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu
Tác giả: Thân Quang Khoát

Tài liệu đọc "Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu" bao gồm 4 chương: Chương 1 sẽ trình bày những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học. Chương 2 bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính. Một số phương pháp huấn luyện khác nhau sẽ được trình bày, gồm bình phương tối thiểu, Ridge, và LASSO. Chương 3 sẽ trình bày một số mô hình học máy để giải quyết bài toán phân loại, gồm K-NN, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên. Chương 4 chứa các khái niệm và vấn đề cơ bản của Khai phá dữ liệu. Một ví dụ cụ thể là khai phá luật kết hợp sẽ được trình bày. Mời các bạn cùng tham khảo!

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu
Tác giả: Thân Quang Khoát

Tài liệu đọc Nhập môn Học máy và khai phá dữ liệu trình bày các nội dung chính sau: những khái niệm, bài toán cơ bản nhất, và một số vấn đề của các hệ thống có khả năng học; bàn luận bài toán hồi qui và mô hình tuyến tính; trình bày bài toán phân cụm, một ví dụ của lớp bài toán học không giám sát.

Bài giảng Phân tích dữ liệu - Chương 1: Tổng quan về phân tích dữ liệu

Chương 1 trình bày tổng quan về phân tích dữ liệu: khái niệm, kỹ năng cần thiết, các loại phân tích, vai trò của Data Scientist và Data Analyst trong quyết định.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài tiểu luận: Nghiên cứu các dữ liệu từ khách hàng làm mục tiêu đánh giá và dự báo các khách hàng đã hoặc chưa đăng ký tiền gửi có kỳ hạn

Bài tiểu luận tập trung phân tích dữ liệu khách hàng nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền có kỳ hạn tại ngân hàng. Thông qua việc khai thác và xử lý dữ liệu thực tế, bài tiểu luận sử dụng các phương pháp thống kê và mô hình học máy để phân loại, dự báo nhóm khách hàng có khả năng tham gia hoặc chưa tham gia sản phẩm tiền gửi.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài tiểu luận: Nghiên cứu các phương pháp khai phá dữ liệu và ứng dụng để dự báo khả năng đăng ký một khoản tiền gửi có kỳ hạn của khách hàng

Bài tiểu luận nghiên cứu khai phá dữ liệu dự báo khả năng đăng ký tiền gửi có kỳ hạn. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu ngân hàng Bồ Đào Nha, áp dụng Excel và Orange để xây dựng mô hình dự báo.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng môn Khai phá dữ liệu: Chương 1 - Tổng quan về Khai phá dữ liệu

Bài giảng chương 1 giới thiệu tổng quan về lĩnh vực, lý do cần thiết, định nghĩa, quy trình phát hiện tri thức và ứng dụng thực tế.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng môn Khai phá dữ liệu: Chương 2 - Tiền xử lý dữ liệu

Bài giảng chương 2 về tiền xử lý dữ liệu trình bày về khái niệm, tóm tắt mô tả, làm sạch, tích hợp, chuyển dạng, rút gọn dữ liệu.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng môn Khai phá dữ liệu: Chương 3 - Luật kết hợp

Bài giảng chương 3 về Luật kết hợp trình bày tổng quan, khái niệm cơ bản, bài toán khai phá luật, giải thuật Apriori và ví dụ minh họa.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng môn Khai phá dữ liệu: Chương 4 - Phân cụm dữ liệu

Bài giảng về phân cụm dữ liệu, một phương pháp học không giám sát. Trình bày các thuật toán phân cụm theo nhóm và phân cấp, cùng ứng dụng thực tế.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng môn Khai phá dữ liệu: Chương 5 - Phân lớp dữ liệu

Bài giảng chương 5 trình bày về phân lớp dữ liệu, học có giám sát, thuật toán (cây quyết định), ứng dụng thực tế, quá trình huấn luyện và kiểm thử.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Phân tích dữ liệu: Chương 1 - Trường ĐH Mở

Bài giảng chương 1 trình bày tổng quan về phân tích dữ liệu: khái niệm, kỹ năng cần thiết, các loại dữ liệu (định tính, định lượng), cấu trúc, nguồn. Data Mining và ứng dụng.
Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›

Bài giảng Khai phá dữ liệu - Chương 3: Luật kết hợp

Bài giảng "Khai phá dữ liệu", với chương 3 sẽ trình bày các nội dung: Luật kết hợp, khái niệm cơ bản (tập món hàng, giao dịch), bài toán khai phá và giải thuật Apriori.

Nguồn tài liệu: TaiLieuVN ›
Trường Cao Đẳng Nghề Sóc Trăng

Thông tin liên hệ

Địa chỉ:  Số 176 Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường Sóc Trăng, TP. Cần Thơ
Số điện thoại:  0299 3611 963 - 0299 3829 896
Email:  cdnst@svc.edu.vn

TRƯỜNG CAO ĐẲNG NGHỀ SÓC TRĂNG

  • Trang chủ
  • Thông báo
  • Chương trình đào tạo

Thư viện số

  • Chuyên ngành
  • Ngân hàng đề
  • Mô phỏng
Phát triển bởi:DLib Hub